نشریه فناوری آزمون‌های غیرمخرب

نشریه فناوری آزمون‌های غیرمخرب

بهبود تباین پرتونگاره‌های جوش با صافی میانه‌ی وزن‌دار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه فیزیک، دانشکده علوم پایه، دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران
2 گروه فیزیک تجربی و کاربردی، پژوهشکده فیزیک و شتابگرها، پژوهشگاه علوم و فنون هسته‌ای، تهران، ایران
3 گروه فیزیک، دانشکده علوم پایه، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
چکیده
آزمون‌های غیرمخرب از جمله روش‌های مهم‌ برای بررسی قطعات جوشکاری است، که بر شناسایی غیرمخرب عیوب در قسمت‌های داخلی و خارجی قطعات متمرکز است. در این مقاله، از روش پرتونگاری صنعتی که یکی از روش‌های غیرمخرب می‌باشد، برای تشخیص عیوب سطحی و زیرسطحی قطعات جوشکاری مانند ترک‌ها، حفره‌ها، خوردگی و غیره استفاده شده است. در روش پرتونگاری به دلیل پراکندگی ذاتی پرتوی ایکس، نوفه‌های حاصل از دستگاه پرتونگاری، تضعیف پرتو در قطعه مورد بررسی، عوامل هندسی مانند اندازه منبع پرتو، ضخامت قطعه و فاصله منبع پرتو تا فیلم و غیره، ممکن است تصاویر حاصل عدم‌ وضوح داشته باشند. به همین دلیل کیفیت پرتونگاره‌ها پایین است و این امر تفسیر دقیق نتایج برای شناسایی عیوب جوش را دشوار می‌کند. روش‌های پردازش تصویر به عنوان ابزار کمکی برای افزایش تباین و تفسیر بهتر پرتونگاره‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این مقاله، هدف افزایش کیفیت پرتونگاره‌های جوش با استفاده از الگوریتم صافی میانه‌ی وزن‌دار، که جزء صافی‌های حوزه مکانی است، می‌باشد. با تعداد تکرار یکسان و با پنجره‌های‌ سه بعدی متفاوت، تصویر پس زمینه پرتونگاره اصلی بدست می‌آید. سپس با کم کردن این تصویر پس زمینه ‌از پرتونگاره اصلی، تصاویر بازسازی شده با تباین بالا بدست می‌آیند. نتایج نشان می‌دهد که اعمال این صافی بر روی پرتونگاره‌های سه بعدی جوش، نواقص و عیوب نهفته در پرتونگاره‌های جوش از جمله ترک‌‌های ریز و زیرسطحی را بهتر آشکار‌سازی می‌کند. ارزیابی متخصصین نشان می‌دهد که تصاویر بازسازی شده از نظر تباین حدود 5 تا 16% بهبود داشته و نواحی عیوب را با وضوح بهتر و دقیق‌تری مشخص می‌کنند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Improvement Contrast of Welding Radiographs with Weighted Median Filter

نویسندگان English

Seyyedeh Maryam Ghiyasi Limanjubi 1
Mojtaba Badri 2
Effat Yahaghi 3
1 Department of Physics, Faculty of Basic Sciences, Mazandaran University, Babolsar, Iran
2 Researcher Department of Experimental and Applied Physics, Physics and Accelerators Research School, Nuclear Science and Technology Research Institute, Tehran, Iran
3 Department of Physics, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran.
چکیده English

Non-destructive tests are the most important and efficient tests for checking welded objects. Non-destructive tests are used to identify defects in the internal and external parts of welded objects, that focus on identifying defects of the parts without damaging them. In this article, the industrial radiography method, which is one of the non-destructive methods, is used to detect surface and subsurface welding defects such as cracks, holes, corrosion, etc. In the radiography method due to the inherent scattering of X-rays, noises from the X-ray machine, attenuation of the beam in the examined object, geometrical factors such as the size of the radiation source, the thickness of the part and the distance between the source and the film, etc., the resulting images may lack clarity. Despite these factors, the quality of radiographs is low, and it is difficult to accurately interpret the results and identify the welding defects. Therefore, Image processing methods are used as an auxiliary tool to increase contrast and improve the interpretation of radiographs. In this article, the aim is to increase the quality of welding radiographs using the iterative weighted median filter, which is a part of spatial domain filters. The background image of the original radiograph is obtained by applying the iterative weighted median filter with a same number of repetitions and the different 3D windows. Then, the background image obtained is subtracted from the original radiograph, reconstructed images are obtained with high contrast. The results show that the application of this filter on the 3D radiographs of the weld better reveals the defects hidden in the radiographs of the weld, including small and subsurface cracks. Also, the expert's evaluation shows that the reconstructed images have a contrast improvement between 5 and 16% in terms of contrast, and they define the defect regions with better and more accurate resolution.

کلیدواژه‌ها English

Industrial Radiography
Image Processing
Weighted Median Filter
Hidden Defects
GD-XRay Radiographs
 [1] Yahaghi, E., Movafeghi, A., & Mohammadzadeh, N. (2015). Implement of shade from shading method for improvement of weld defect detection in radiographic images. Nuclear Science, Engineering and Technology (JONSAT), 35 (4), 1-8. (in Persian)
 
[2] Movafeghi, A., Yahaghi, E., Mohammadzadeh, N., & Rokrok, B. (2019). Quality Improvement of Defects Region in Weld Radiography Image by the Wavelet Method Based on Adaptive Thresholding. Nuclear Science, Engineering and Technology (JONSAT), 40 (1), 1-9. (in Persian)
 
[3] Nacereddine, N., Zelmat, M., Belaïfa, S. S., & Tridi, M. (2007). Weld defect detection in industrial radiography based digital image processing. International Journal of Computer and Information Engineering, 1 (2), 433-436.
 
[4] Ghyasi, S. M., Yahaghi, E., Movafeghi, A., & Madrid Garcia, J. A. (2022). Defects identifying of valuable artistic paintings by industrial radiography. Nuclear Science and Technology, 98 (1), 9-18. (in Persian)
 
[5] Edalati, K., Rastkhah, N., Kermani, A., Seiedi, M., & Movafeghi, A. (2006). The use of radiography for thickness measurement and corrosion monitoring in pipes. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 83 (10), 736-741. (in Persian)
 
[6] Xiaoming, P., Chengping, Z., & Mingyue, D. (2001). Corner detection method based on wavelet transform. in Proceedings of the SPIE.
 
[7] Schwartz, C. (2003). Automatic Evaluation of Welded Joints Using Image Processing on Radiographs. in AIP Conference Proceedings.
 
[8] Carrasco, M. A., & Mery, D. (2004). Segmentation of welding defects using a robust algorithm. Materials Evaluation, 62 (11), 1142-1147.
 
[9] Ghiyasi, S. M., yahaghi, E., & Madrid Garcia, J. A. (2021). Comparison of Radiography Testing and Ultraviolet Inspection in Identifying Hidden Designs and Defects of Exquisite Paintings. NDT Technology, 2 (7), 79-87. (in Persian)
 
[10] DaubechiesI Defrise, M., & Mol, C. D. (2004). An iterative thresholding algorithm for linear inverse problems with a sparsity constraint. Communications on Pure and Applied Mathematics: A Journal Issued by the Courant Institute of Mathematical Sciences, 57(11), 1413- 1457.
 
[11] Siqueira, M., da Silva, R. R., de Souza, M. P. V., Rebello, J. M. A., Calôba, L. P., & Mery, D. (2004). Estimated Accuracy of Classification of Defects Detected in Welded Joints by Radiographic Tests. in 16th World Conference on NDT. Montreal.
 
[12] Mery, D., Riffo, V., Zscherpel, U., Mondragón, G., Lillo, I., Zuccar, I., Lobel, H., & Carrasco, M. (2015). GDXray: The Database of X-ray Images for Nondestructive Testing. Nondestructive Evaluation, 34 (42).
 
[13] Ma, Z., He, K., Wei, Y., Sun, J., & Wu, E. (2013). Constant Time Weighted Median Filtering for Stereo Matching and Beyond. in IEEE international conference on computer vision. Sydney. [14] Bushberg , J., & Seibert, J. (2022). The Essential Physics of Medical Imaging Study Guide. Wolters Kluwer Health. 

  • تاریخ دریافت 16 مرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 13 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 26 آبان 1403